- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 34/论世道与SJ
世界尽头张
我的后背突然间拔凉拔凉的而你看到的我依旧微笑风里带着刺骨的绞痛于我已渐次麻痹我搓了搓尚有余温的手心抖去身上的雪粒一位慈祥的老者轻声向我问候昨夜的狼群在嗷嗷叫着不停这里没有任何血腥的预兆每个人却都红了眼我的视线逐渐模糊余光中有个熟悉的身影来回走动想靠近却始终感觉到无力我轻声问候这个不愿停留的身影却发现喉咙被什么遮掩着或许TA根本没捕捉到我的存在周围的声音,前方的视线怎么也感觉不到此时从心里走出了恶魔
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
SuperAGI架构师的AI实验室
人工智能大数据ai
智能定价新范式:AI平台如何重塑产品定价策略——AI应用架构师深度剖析副标题:从算法原理到商业价值,全方位解读智能定价AI平台的架构优势与落地实践摘要/引言在数字化经济时代,产品定价已从传统的经验驱动转向数据驱动的精密科学。传统定价方法依赖人工分析、历史数据和直觉判断,面临三大核心痛点:响应滞后(无法实时捕捉市场波动)、精度有限(难以量化复杂变量间的非线性关系)、规模瓶颈(无法针对海量SKU或细分
- 中文思维导图 Xmind 2025(Mac)
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xmindmacosmac
原文地址:Xmind2025中文思维导图Xmind一款出色的思维导图和头脑风暴,拥有美观的智能配色方案,便于你轻松理清思路捕捉创意。丰富的导图模板及多种创意整合工具,可助力导图迸发更多活力。还拥有强大演说模式,及提供Markdown、SVG、PNG、PDF、Office等多种导出格式,方便使用思维导图做宣讲与材料分享。
- 【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中,低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下,当你在夜晚漫步于城市街头,想要捕捉那璀璨的夜景,或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间,拍出来的照片
- 科技尖兵:软件开发“软工八将”传奇
程序猿全栈の董(董翔)
科技软件it互联网程序员
科技尖兵:软件开发“软工八将”传奇在科技浪潮奔涌的时代,软件开发团队如同精锐部队,每个角色都是不可或缺的战斗单元。我们的“软工八将”,以智慧为刃,以代码为甲,在数字世界开辟新天地。与传统江湖行当截然不同,这支队伍用知识创造价值,以技术推动进步,是新时代的科研先锋。他们是:风提需概,详码测维风将:需求洞察者风无形却能感知方向。风将通过用户访谈、市场调研,精准捕捉需求风向,为项目奠定基石。他们是团队的
- 从 12% 到全覆盖:光纤光栅传感器重构体育馆三维应变场
武汉瑞利光测科技
重构光纤FBG光纤光栅传感
行业痛点与技术突破图1大型体育馆网壳结构北京奥林匹克场馆运维报告显示,传统结构监测面临三大挑战:监测盲区:传统振弦式传感器仅覆盖12%关键节点,无法捕捉90米跨度网壳结构的局部失稳(图1);环境干扰:馆内5G基站导致50%电阻应变片发生信号漂移;响应迟滞:人工检测周期长达3个月/次,难以及时发现焊缝微裂纹扩展。本方案创新构建光纤神经感知网络图2大跨度网壳结构应力分布1.智能传感阵列:采用碳纤维复合
- 为什么同一场景不同镜头渲染耗时天差地别?关键因素解析
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在3dsMax等三维软件中,即使操作同一个场景文件,不同角度的镜头渲染时间也可能相差巨大。这背后是多个关键因素复杂作用的结果:场景内容复杂度差异几何体复杂度:不同镜头捕捉场景不同区域。镜头A可能面对简单的墙面,而镜头B则包含高精度家具、复杂植物模型。多边形数量剧增直接加重计算负担。材质复杂度:镜头中包含反射、折射材质(如玻璃、金属、液体)或使用置换/凹凸贴图模拟细节时,渲染器需计算更多光线弹跳或表
- 玩转 Milvus(一):解锁向量数据库的秘密,拥抱Milvus
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玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言:向量数据库,AI时代的“超级引擎”想象一下,你上传一张猫咪照片,系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张;或者在购物APP中点开一件T恤,推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后,藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型,文本、图像、音频被转化为一串数字,捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个?传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策,而向量数据库横空
- 日元交易策略
量化金策
量化交易策略思路测试用例
本策略是一款基于外汇市场的日元交易策略,主要通过分析价格的高点和低点,结合RSI指标来生成交易信号,并计算相应的止损和止盈价位。策略的核心在于捕捉价格的波动趋势,并在合适的时机进行买入或卖出操作。核心思想该策略的核心思想是通过识别价格的高点和低点来确定潜在的买卖点。具体来说,当价格突破近期的最高点时,可能意味着市场处于上升趋势,此时可以考虑买入;而当价格突破近期的最低点时,可能意味着市场处于下降趋
- 反向波动策略思路
量化金策
量化交易策略思路python编辑器开发语言
反向波动策略是一种自动化交易系统,综合考虑市场进入、退出及反向操作机制,捕捉市场趋势并管理风险。该策略的核心逻辑包括设定买卖点位、动态调整头寸方向、设定利润目标和止损点,以及利用TrueRange决定订单价格。策略还具备反向操作能力,提高灵活性以适应市场趋势变化。此外,策略还包括一套标准退出机制,为市场出现快速不利变动时提供额外保护层。最终的精简版本策略优化了入市时机,确保及时参与市场,并强化风险
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 耐达讯自动化EtherCAT转RS232:示波器连接的“开挂秘籍”
耐达讯通信技术
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各位朋友们大家好,今天咱来聊聊EtherCAT转RS232网关连接示波器这一超绝组合。在电子测试测量领域,示波器可是“大神级”的存在,能帮助咱捕捉、分析电信号。而EtherCAT和RS232这俩通信协议,一个高速实时,一个应用广泛,可它们之间就像“鸡同鸭讲”,没法直接沟通。咱先说说技术原理。EtherCAT是一种高速工业以太网通信协议,能快速高效地传输数据;RS232则是传统的串行通信接口,很多示
- 推荐一本好书:《呼兰河传》
核心价值再析叙事结构的革命性全书采用"记忆碎片拼贴"手法,打破传统线性叙事。如第一章描写小城"卖豆腐的吆喝声"与"跳大神鼓点"交织,形成独特的时空蒙太奇效果,展现萧红对"群体无意识"的敏锐捕捉。语言艺术的突破方言运用:"磨倌""放猪的"等词精准勾勒东北乡土生态意象系统:反复出现的"后花园"与"火炕"构成温暖/冷漠的二元空间隐喻女性书写范式通过"王大姐私奔""小团圆媳妇之死"等
- 成为娱乐主播需要什么基础,谈谈我的看法
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在当今这个数字化时代,娱乐直播已成为一种风靡全球的互动娱乐方式,它不仅为观众带来了丰富多彩的视听享受,也为众多有梦想的年轻人提供了一个展示自我、实现价值的舞台。免费加入,一对一指导扶持↓娱乐主播的核心在于“互动”,因此,优秀的沟通能力是不可或缺的。这不仅仅意味着能够清晰、流畅地表达自己的想法,更重要的是要能够敏锐地捕捉观众的情绪和需求,用幽默风趣或温暖贴心的语言与他们建立连接。良好的口头表达能力,
- 【AI大模型】企业图谱解决方案:知识图谱、元数据图谱与分析图谱的区别与应用,看到就是赚到!!
前言随着企业数据量的爆炸式增长,超过80%的企业数据仍然是非结构化的,传统关系型数据库在处理复杂互联数据方面显得力不从心。本文深入探讨了企业中三种主要的图谱类型:知识图谱、元数据图谱和分析图谱,详细分析了它们的特点、应用场景和最佳实践,并澄清了关于图谱解决方案的常见误解。引言:图谱技术的崛起在人工智能时代,企业面临着前所未有的数据挑战。超过80%的企业数据仍然是非结构化的,传统关系型数据库在捕捉组
- 高价值物品识别准确率↑91%!陌讯多模态融合算法在贵重物品鉴定中的优化实践
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原创声明:本文核心技术解析部分引用自《陌讯视觉算法技术白皮书(2025)》,实测数据来自某珠宝鉴定中心合作项目,转载请注明来源。一、行业痛点:贵重物品识别的精准之困据《全球奢侈品安全白皮书》统计[6],高端珠宝展柜误报率高达35.2%,主要存在三大挑战:微观特征难捕捉:珠宝切面反射角>120°时,传统算法关键点漏检率激增至68%材质干扰严重:贵金属在射灯下产生的镜面反射(如图1)导致特征漂移安防响
- 捕蝉真的是门技术
惆怅东栏一株雪
今天晚上强出头,代替妈妈去捕捉金蝉。但是结果却是差强人意。去了,因为时辰太早,走了好长的路,没有看到蝉的一点踪迹。精疲力尽也心灰意冷。半个小时过去了,人逐渐多了,灯光一束一束亮起来,夜晚些许热闹。大概金蝉要出现了,爸爸温馨的提示道。我和妹妹又打起精神,继续寻找,拖着疲惫的身躯。没有萤火虫的夏夜,我们都是人间平凡的那些会淹没在尘埃里的人。
- 老刘说易;风水见解2019-08-09
老刘说易
风水见解本人通过对风水的实践观察发现,风水只从风水角度看,不看八字就下定论是不客观的。只有真正找到主人的八字用神,断定五行对主人的吉凶,才能比较准确捕捉到用户的吉凶。例如:有的门派风水认为,西北角见厨房为火不好(火烧乾门),家中男主人或家中为此生肖的人,逢流年戌亥此宫位得令时为应期。但同住一栋楼,楼上楼下格局一样,为什么有的应验不好,有的反而好,有的不好不坏呢!我认为主人八字金为用神的(用神受克)
- 云端农艺师:Deepoc具身智能如何重塑农业无人机的“生命感知力”
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云端农艺师:Deepoc具身智能如何重塑农业无人机的“生命感知力”江淮平原的麦浪上空,一架六旋翼无人机突然悬停。多光谱镜头捕捉到第三垄小麦的条锈病斑,机身自动下降至1.5米高度精准喷药;热成像发现灌溉渠渗漏点,实时标记坐标并测算水量损失;农户在地头喊“东头地块加量施肥”,飞行轨迹瞬间重构——这并非人工遥控,而是传统农业无人机加装Deepoc具身智能开发板后获得的认知觉醒。当钢铁之翼被赋予“透视作物
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
慕婉0307
自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- LSTM学习笔记
LSTM的基本概念LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制,能够有效地捕捉长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。LSTM的核心结构LSTM的核心在于其记忆单元(MemoryCell)和三个门控机制:输入门(InputGate)、遗忘门
- 基于Python的新闻聚合系统爬虫开发实战:从入门到精通
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言
1.新闻聚合系统概述新闻聚合系统是通过网络爬虫从多个新闻网站采集内容,经过清洗、去重、分类后统一展示的平台。其核心技术挑战在于:多源异构数据处理:不同网站的HTML结构差异大实时性要求:需要快速捕捉新闻更新规模扩展性:支持千万级页面抓取法律合规性:遵守robots.txt和版权法规行业数据显示,2023年全球网络爬虫市场规模已达78.9亿美元,其中新闻聚合类应用占比32%。2.爬虫技术选型分析2.
- 在世间
拙夏
把一场盛世烟火折叠进衣袋行走在汹涌的人群里孤寂的星空下我向着天空做出飞翔的姿势该往哪儿走向上还是向下天堂在镜子的另一端看见地狱我想用满天的云翳编织出绚烂的梦我想在清冷的月光里捕捉到生活的影子可是今夜没有云也没有月光或许是天空太忙无暇理会我
- 应然和实然
平白书
早上看理想推荐的一档新课程《思辨力35讲:像辩手一样思考》,主讲人是耶鲁管理学院硕士、奇葩说辩手庞颖。吸引我的是嘉宾推荐说,和别人交谈经常语塞、面红耳赤,事后才反思,我要是这么说、这么说就好了。我回顾自己这大半生,一直对自己嘴笨深信不疑。现在想来,可能不是嘴笨,而是思辨能力欠缺,无法快速捕捉到对方话语的要点和漏洞,更无法快速反击。这一点目前看有所缓解,至少在和一些朋友聊天的时候,能快速捕捉对方想表
- Python----大模型( RAG的向量化(embedding))
蹦蹦跳跳真可爱589
Python大模型pythonembedding开发语言人工智能
一、向量化向量化是将非结构化数据(如文本、图像等)转化为数字表示的一种过程。在RAG中,通常会使用预训练的Transformer模型(如BERT、RoBERTa等)将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息,从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索:向量化将文本转换为向量后,可以通过向量相似度算法(如余弦相似度)快速检索与查询相关的信息。语义理解:通
- 160班——我们的第十天
凝涵
三天小长假转眼即逝,孩子们在这三天里时不时有发视频或图片在群里打卡!家长们辛苦了,宝贝们辛苦了,老师们时不时要关注群消息,点评指导作业,也辛苦了!今日返校,一个上午,明显感觉孩子们的心还未曾收拢,连上两节课,个别孩子较为躁动,无论是手脚还是嘴巴,总能被我的目光捕捉到。先礼——我相信那些管不住嘴巴的小朋友在老师介绍生字宝宝时肯定会认真听的,因为今天他背着书包是来学习知识的,第三组表现得真棒为他们组加
- 【踩坑记录】Elasticsearch查询:circuit_breaking_exception异常解决方案
石药
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项目场景:springboot中使用ES7查询一个月内的数据量趋势时出错。在开发线上正常,演示线时出现异常问题描述项目在演示线环境的时候,出现查询异常异常信息如下:org.elasticsearch.ElasticsearchStatusException:Elasticsearchexception[type=circuit_breaking_exception,reason=[parent]D
- 赖辉东《论语史鉴》7·12晋商鼻祖——猗顿!
冬晖
第12章子曰:“富而可求也,虽执鞭之士,吾亦为之。如不可求,从吾所好。”执:会意字,最早字形见于商代甲骨文。甲骨文的左边是一个刑具(㚔,或作幸,读作niè),右边是一个面朝左跪着的人(丮,读作jǐ)。㚔丮结合,指人的双手被刑具所固定,或连头颈一起使用刑具束缚。表示“捕捉犯罪的人”,本义为拘捕。如《礼·檀弓》:“肆诸市朝,而妻妾执。”又如《孟子》:“执之而已。”由本义引申指握着,拿着,如:执笔。又引
- 车辆实时监控与管理系统
随着城市交通的日益发展和车辆数量的急剧增加,对车辆的有效监控和管理变得尤为重要。现代化的车辆监控与管理系统不仅可以实时追踪车辆位置,还能在必要时进行远程控制和通讯。以下是一个先进的车辆实时监控与管理系统的六大主要功能。一、车辆实时监控该系统能对所需监控的车辆进行实时监控,任何时间都可以调取图片与视频资料。通过高清摄像头捕捉的实时画面,可以清晰地了解车辆周边的环境和驾驶状况。此外,在必要时,还可以对
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
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我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。